基于蚁群算法的QOS组播路由问题研究

基于蚁群算法的QoS组播路由问题MATLAB源代码QoS组播路由是网络路由优化和计算智能领域研究的热点，这里的QoS约束包含常见的时延、时延抖动、带宽、丢包率，优化目标是组播树的费用最小化，该问题已被证明是NP完全问题，常规算法通常难以达到理想效果。

蚁群算法凭借其独特的启发式规则和分布式特性，在QoS组播路由问题上取得成功应用。

%% ---------------------------------------------------------------clcclearclose all%% ---------------------产生网络拓扑结构----------------------------% GreenSim团队——专业级算法设计&代写程序% 欢迎访问GreenSim团队主页→/greensimBorderLength=1000; %正方形区域的边长，单位：kmNodeAmount=25; %网络节点的个数Alpha=100000000; %网络特征参数，Alpha越大，短边相对长边的比例越大Beta=200000000000; %网络特征参数，Beta越大，边的密度越大PlotIf=1; %是否画网络拓扑图，如果为1则画图，否则不画图EdgeCostDUB=[5,5]; %链路费用的下界和上界EdgeBandWideDUB=[30,1000]; %链路带宽的下界和上界VertexCostDUB=[3,3]; %节点费用的下界和上界VertexDelayDUB=1e-4*[5,20]; %节点时延的下界和上界VertexDelayJitterDUB=1e-4*[3,8]; %节点时延抖动的下界和上界VertexPacketLossDUB=1e-4*[0,500]; %节点丢包率的下界和上界figure[Sxy,AM,EdgeCost,EdgeDelay,EdgeBandWide,VertexCost,VertexDelay,VertexDelayJitter,VertexP acketLoss]=...NetCreate(BorderLength,NodeAmount,Alpha,Beta,PlotIf,EdgeCostDUB,EdgeBandWideDUB,Ver texCostDUB,VertexDelayDUB,VertexDelayJitterDUB,V ertexPacketLossDUB);BFEdgeCost=EdgeCost;title('随机生成的网络拓扑');EBW=min(min(EdgeBandWide));[x,y]=find(EdgeBandWide<EBW);Lxy=length(x);for i=1:LxyEdgeCost(x(i),y(i))=inf;EdgeDelay(x(i),y(i))=inf;EdgeBandWide(x(i),y(i))=inf;endS=13; %起始节点的编号E=[1,3,5,7,9,17,19,21,23,25]; %终止节点的编号K=100; %迭代次数（指蚂蚁出动多少波）M=200; %蚂蚁个数（每一波蚂蚁有多少个）Tau=ones(NodeAmount,NodeAmount); %初始信息素矩阵，N×NAlpha=2; %表征信息素重要程度的参数Rho=0.05; %信息素蒸发系数Q=5; %信息素增加强度系数EC=EdgeCost; %链路费用矩阵，N×NED=EdgeDelay; %链路时延矩阵，N×NVC=VertexCost; %节点费用向量，1×NVD=VertexDelay; %节点时延向量，1×NVDJ=VertexDelayJitter; %节点时延抖动向量，1×NVPL=VertexPacketLoss; %节点丢包率向量，1×NCD=1e-3*20; %时延约束CDJ=1e-2*10; %时延抖动约束CPL=0.1; %丢包率约束KD=1000; %延时约束惩罚系数KDJ=10000; %时延抖动惩罚系数KPL=200; %丢包率约束惩罚系数N=length(E); %目的节点的个数ROUTES=cell(1,N); %备选路径集，细胞结构，1×Num个子单元，每个子单元对应一个目的节点Num=zeros(1,N); %每个目的节点的备选路径的个数for i=1:Ndisp(i);[AllRoutes,RC,RD,RDJ,RPL]=ACR(S,E(i),K,M,Tau,Alpha,Rho,Q,EC,ED,VC,VD,VDJ,VPL,CD, CDJ,CPL,KD,KDJ,KPL);ROUTES{i}=AllRoutes;Num(i)=length(AllRoutes);end[MBR,LC1,LC2]=MCRGSA(M,N,Pm,K,t0,alpha,ROUTES,Num,EdgeCost,VertexCost,E); ElapsedTime1=toc;figureNet_plot(BorderLength,NodeAmount,Sxy,BFEdgeCost,1);hold onTree=inf*ones(size(BFEdgeCost));Code=MBR(M,:);for i=1:length(Code)R=ROUTES{i}{Code(i)};J=length(R)-1;for j=1:Ja=R(j);b=R(j+1);Tree(a,b)=BFEdgeCost(a,b);Tree(b,a)=BFEdgeCost(b,a);endendNet_plot2(BorderLength,NodeAmount,Sxy,Tree,1); hold on。

分类号：____________密 级：______________ ＵＤＣ：____________ 单位代码：______________硕士学位论文论文题目：基于蚁群算法的Ad Hoc 网络QoS 组播路由研究学 号：_________________________作 者：_________________________专 业 名 称：_________________________2011 年06月17日李浩磊 公开 1 0 1 2 7 计算机应用技术 200802053 TP393内蒙古科技大学硕士学位论文论文题目：作者：_________________________指 导 教 师： 单位： 协助指导教师： 单位： 单位： 论文提交日期：2011年 06月 17日学位授予单位：内 蒙 古 科 技 大 学谭跃生 教授 内蒙古科技大学 基于蚁群算法的Ad Hoc 网络QoS 组播路由研究 李浩磊基于蚁群算法的Ad Hoc网络QoS组播路由研究Research on Ad Hoc Network QOS Multicast Routing Based on Ant Colony Algorithm研究生姓名：李浩磊指导教师姓名：谭跃生内蒙古科技大学信息工程学院包头014010，中国Candidate：LiHao-leiSupervisor：TanYue-shengSchool of InformationEngineeringInner Mongolia University of Science and TechnologyBaotou 014010，P.R.CHINA独创性说明本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研究成果。

尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得内蒙古科技大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。

基于蚁群算法的QoS组播路由研究的开题报告一、选题背景和意义随着互联网的高速发展，网络应用的规模和复杂性也不断增加，需要提供稳定、高质量的服务，因此QoS（Quality of Service）作为网络应用的基础，逐渐受到人们的关注。

组播路由是在满足QoS的前提下，实现组播数据的广播。

QoS组播路由是指在组播播放的过程中，通过网络节点的数据缓冲、调度和队列管理技术，为组播数据流提供优质的服务质量，避免网络拥塞、流量控制过度等问题，提高网络的数据传输性能。

蚁群算法（Ant Colony Algorithm）是一种基于自然界中蚂蚁觅食行为的启发式优化算法，其优点在于简单、易于实现、鲁棒性强等。

利用蚁群算法来解决QoS组播路由问题，可以提高网络的性能和稳定性，降低网络成本，具有重要的研究和应用价值。

二、主要研究内容和目标本论文的研究内容和目标是基于蚁群算法的QoS组播路由。

具体来说，本研究将从以下几个方面进行探讨：1. 分析组播路由中涉及的QoS参数、组播树选取机制等关键问题，确定适合基于蚁群算法的QoS组播路由模型。

2. 通过实验模拟和理论分析，研究蚁群算法在QoS组播路由中的应用，并与其他优化算法进行比较。

3. 针对QoS组播路由中的时延、带宽、丢包等QoS参数，提出一种基于蚁群算法的优化策略，并进行实验验证和性能评估。

4. 分析蚁群算法在QoS组播路由中存在的问题和不足，并提出优化和改进方案，提高其应用效率和性能。

三、研究方法本文的研究方法主要包括以下几种：1. 文献综述：对QoS组播路由和蚁群算法进行系统性的研究和分析，收集和整理相关文献。

2. 算法设计：根据蚁群算法的特点和QoS组播路由的需求，设计适合的蚁群算法模型，并对其进行改进和优化。

3. 实验仿真：通过仿真实验和性能测试，验证蚁群算法在QoS组播路由中的优化效果和性能表现。

4. 总结分析：分析实验结果，总结改进方案，并提出未来研究的方向和建议。

蚁群算法行为属性的改进解决QoS组播路由优化问题
蚁群算法是一种启发式最优化算法，它模拟了蚂蚁在寻找食物时在路上留下信息素的行为，以在搜索空间中找到最优解。

然而，蚁群算法在解决QoS组播路由优化问题时，存在一些问题，如易陷入局部最优解、时间复杂度高等。

为了解决这些问题，需对蚁群算法的行为属性进行改进。

改进的主要方法包括优化信息素更新策略、引入路由质量因素等。

首先，优化信息素更新策略。

在蚁群算法中，信息素是蚂蚁寻找路径时在路径上留下的痕迹，它用来指引其他蚂蚁在搜索空间中探索。

而信息素更新策略则决定了信息素的强度和更新速度，进而影响了蚂蚁探索解空间的速度和准确性。

为了避免陷入局部最优解，可以采用增强全局搜索策略的信息素更新方式，让信息素的强度更平滑、更均匀、更持久，从而保持探索的多样性。

其次，引入路由质量因素。

在QoS组播路由优化问题中，路
由质量是最为重要的问题之一。

因此，可以将路由质量作为一个重要的因素来指导蚂蚁寻找路径的选择。

通过综合考虑路由质量因素和信息素因素，设计新的蚁群算法的行为策略，以提高解决问题的准确性和效率。

例如，将路由质量因素作为信息素更新策略中的一个参数，让信息素更倾向于指向一个有更好路由质量的路径。

总之，通过对蚁群算法的行为属性进行改进，可以提高算法的
准确性和效率，为QoS组播路由优化问题的解决提供可靠的解决方案。

基于蚁群优化算法的分布式约束Qos路由算法研究的开题报告一、研究背景随着无线通信技术的迅猛发展，移动互联网的需求逐步增加。

而网络服务质量（QoS）一直是网络优化的关键问题。

QoS的主要目的是保证网络中各个服务的数据流都能够得到适当的带宽，并且能够满足各种用户需求。

约束QoS路由算法是解决QoS问题的关键算法，其主要目的是在满足网络各类限制条件的前提下，寻找一条最优路径进行数据传输。

蚁群优化算法是一种模拟自然界中蚂蚁寻找食物的行为模式提出的一种优化算法。

该算法通过使用无中心化的通信和协作机制，寻找优化问题的最优解。

近年来，蚁群算法已经逐渐应用于智能路由器、无线网格计算、无线传感器网络等领域。

因此，基于蚁群优化算法的分布式约束QoS路由算法研究是一个热门的研究领域。

二、研究目的和意义传统的QoS路由算法一般采用静态、集中化的方式构建网络拓扑并计算路由。

然而在现实中，网络的拓扑结构常常发生变化，这使得集中式路由算法难以及时生成新的路由路径。

而基于蚁群优化算法的分布式QoS路由算法由于具有自适应性，网络拓扑结构的变化不会对路由算法的性能产生影响。

此外，该算法可以实现QoS要求下的最优路径计算，能够提高网络传输效率，优化网络服务质量。

因此，本研究旨在应用蚁群优化算法构建分布式QoS路由算法，研究其在网络拓扑结构动态变化的情况下的性能表现，并在此基础上提出改进算法。

这对于解决网络中QoS路由问题，提高网络传输效率和优化网络服务质量具有重要意义。

三、研究内容和方法（1）研究内容a.分析QoS路由算法的基本原理和拓扑结构的动态变化对算法性能的影响。

b.研究蚁群优化算法及其在QoS路由算法中的应用。

c.基于蚁群优化算法构建分布式约束QoS路由算法，并分析该算法在拓扑结构动态变化情况下的性能。

d.提出改进的算法，并对比分析其与原算法的效果。

（2）研究方法本研究将采用以下方法进行：a.文献调研，了解QoS路由算法、蚁群优化算法及其在网络中的应用状况。

基于蚂蚁网络算法的QoS多播路由算法研究的开题报告一、选题背景QoS（Quality of Service），中文翻译为服务质量，是网络通信领域中的重要指标之一。

它是描述网络性能的一个参数，包括带宽、延迟、抖动、丢包率等指标。

在网络通信中，如果能够有效地保证QoS，就可以提高网络的可靠性和性能，保证数据的正确性和实时性，提高用户的使用体验。

多播技术是网络通信领域中的一种广播技术，它可以将一个包发送到多个节点。

多播技术在实现数据同步、数据传输等方面具有很大优势，在视频点播、在线游戏等领域应用广泛。

QoS多播路由算法是指根据网络中各节点的QoS需求，经过网络优化后，选择最优的多播路径，从而提高多播服务的质量，保证数据的实时性和正确性。

蚂蚁网络算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了蚂蚁在搜索食物过程中释放信息素的行为，从而引导整个蚂蚁群体逐渐收敛到最优解。

因此，将蚂蚁网络算法应用于QoS多播路由算法中，可以有效地优化多播路径，提高多播服务的质量。

基于上述背景，本次研究选题为“基于蚂蚁网络算法的QoS多播路由算法研究”。

二、研究目的本次研究旨在探讨将蚂蚁网络算法应用于QoS多播路由算法中，提高多播服务的质量。

具体目的如下：1. 分析当前QoS多播路由算法的优缺点，并提出优化方案。

2. 研究蚂蚁网络算法原理和应用。

3. 设计并实现基于蚂蚁网络算法的QoS多播路由算法，并进行实验验证。

4. 评估该算法的性能表现，验证其对多播服务质量的提升效果。

三、研究内容1. QoS多播路由算法研究通过分析QoS多播路由算法的原理，提出目前算法存在的问题，并设计新的优化方案。

2. 蚂蚁网络算法研究研究蚂蚁网络算法的原理，并分析其在优化问题中的应用场景，从中总结出其优缺点。

3. 基于蚂蚁网络算法的QoS多播路由算法设计根据前两个研究内容，设计基于蚂蚁网络算法的QoS多播路由算法，并加以实现。

4. 实验验证使用不同的测试数据进行实验，对算法进行评估和验证。

基于改进信息素的蚁群算法在QoS组播路由中的研究陈暄;万志平;许方恒;龙丹【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2012(029)011【摘要】QoS multicast routing problem has been widely used for solving complex optimization problems in various engineering and science fields. In order to solve the time or stagnant problems in large-scale traveling salesman problem by using ant colony algorithm, this paper proposed an ant colony algorithm based on the improved pheromone. The improved algorithm made the pheromone after searching reflect solution better and better. The results of simulation experiments show that, based on the pheromone adjustment improved ant colony optimization algorithm can obtain better solution than the basic ant colony algorithm , and increases the stability of the algorithm.%针对传统的蚁群算法在求解大规模旅行商问题时容易导致搜索时间过长或陷入停滞的问题,提出了一种基于改进信息素的蚁群算法.通过蚁群算法的改进,使得每轮搜索之后的信息素都能更好地反映解的质量.实验仿真结果表明,改进后的蚁群算法能获得比传统的蚁群算法更优的解,同时具有更快的收敛速度和较好的稳定性.【总页数】4页(P4296-4299)【作者】陈暄;万志平;许方恒;龙丹【作者单位】浙江工业职业技术学院,浙江绍兴312000;浙江工业职业技术学院,浙江绍兴312000;浙江工业职业技术学院,浙江绍兴312000;浙江大学,杭州310058【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.改进的蚁群算法与网络QoS组播路由研究 [J], 王文国;樊丽娟;刘洋2.改进的蚁群算法在QoS网络路由中的应用 [J], 胡琼琼;雷秀娟;张兰3.基于改进的量子粒子群算法在QoS组播路由中的研究 [J], 万振凯;曾蕾4.改进蚁群算法在QoS组播路由中的应用 [J], 孙倩;王新华;许经彩5.改进蚁群算法在QoS组播路由中的应用研究 [J], 魏勇;赵开新;张松青;王东署;孙新领因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于蚁群算法和遗传算法融合的QoS组播路由问题求解孙力娟;王汝传
【期刊名称】《电子学报》
【年(卷),期】2006(34)8
【摘要】包含延迟、延迟抖动、带宽、丢包率和最小花费等约束条件在内的服务质量(QoS)组播路由问题,是一个NP完备问题,传统方法很难求得全局最优解.本文将遗传算法和蚁群算法融合,提出了用遗传蚁群算法(GAACS)求解QoS组播路由问题的解决方案.仿真实验表明,采用新算法比遗传算法具有更好的性能.
【总页数】5页(P1391-1395)
【作者】孙力娟;王汝传
【作者单位】南京邮电学院计算机科学与技术系,江苏,南京,210003;南京邮电学院计算机科学与技术系,江苏,南京,210003;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210093
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
【相关文献】
1.基于蚂蚁算法的QoS组播路由问题求解 [J], 顾军华;侯向丹;宋洁;李琳
2.基于启发式遗传算法的QoS组播路由问题求解 [J], 王征应;石冰心
3.基于遗传算法和蚁群算法融合的QoS路由算法 [J], 刘萍;高飞;杨云
4.基于神经网络和蚁群算法融合的QoS组播路由求解 [J], 刘潇潇;常国锋
5.基于遗传模拟退火算法的QoS组播路由问题求解 [J], 刘金明;王娜;刘勇
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求解QoS路由优化的蚁群算法研究的开题报告开题报告：基于蚁群算法的 QoS 路由优化研究一、研究背景在Internet中，QoS（Quality of Service）在网络传输过程中的重要性与日俱增。

QoS在不同的应用场景中具有不同的表现，如低延迟、高可靠性和高带宽等。

QoS是通过选择最优路径、优化网络拓扑结构等方法来提高网络质量的。

而QoS路由是保证网络性能的一种重要方法，尤其对于对服务质量和网络性能要求高的业务，QoS路由不仅能提高网络服务可靠性和质量，同时避免传输浪费和减少时延。

因此研究如何优化QoS路由算法，已经成为网络研究的热点之一。

二、研究内容本文研究基于蚁群算法的QoS路由优化算法，并将其应用于Internet网络中。

蚁群算法是一种基于群体智能思想的优化算法，它的优化策略是基于模拟真实的蚂蚁行为。

我们将基于蚁群算法的QoS路由优化算法设计为重要的优化方案，以优化QoS 路由算法的性能。

我们的研究主要包括以下几个方面：1. 首先，我们将研究和分析现有的QoS路由算法，确定优化方案的需求及具体优化目标，为后续的研究提供方向。

2. 然后，我们将基于蚁群算法的优化方案进行设计和实现，从而提高QoS路由算法的可靠性和性能。

我们将选择蚁群算法作为优化算法，通过仿真的运行结果来分析、测试、验证QoS路由算法。

3. 最后，我们将在真实网络环境下对我们的优化算法进行实际应用，对其性能进行测试，同时与现有的其他优化算法进行对比。

三、研究方法本文主要采用以下研究方法：1. 文献综述方法：通过收集网络研究领域内的相关文献和论文，研究分析已有的QoS路由算法及其研究结果，为我们的优化方案设计提供理论支持。

2. 算法设计方法：我们将基于蚁群算法的优化方案进行设计和实现，并结合多个实验来验证改进算法的有效性。

3. 实验仿真方法：我们将使用NS2仿真器来进行实验仿真，以验证我们的算法优化方案在QoS路由中的有效性。